Sage: uma estrutura inteligente de decomposição e colaboração de tarefas multiagentes

O Sage é uma estrutura de sistema multiagente de código aberto que se concentra na decomposição de tarefas complexas em subtarefas gerenciáveis, que podem ser realizadas de forma colaborativa por vários agentes inteligentes. Ele é baseado em Python, suporta DeepSeek-V3, GPT-4, Claude-3.5 e outros modelos de linguagem, adequados para aplicativos de nível empresarial. O Sage oferece o modo de pensamento profundo e o modo de execução rápida, para se adaptar a diferentes requisitos de tarefas. Os usuários podem aproveitar o monitoramento em tempo real e o gerenciamento dinâmico do fluxo de trabalho por meio da interface interativa da Web ou da operação de linha de comando. O projeto está hospedado no GitHub sob a licença MIT, com uma comunidade ativa e é continuamente atualizado para a versão 0.9.2.

Lista de funções

• Detalhamento das tarefasDivisão automática de tarefas complexas em subtarefas e controle de dependências.
• Colaboração entre agênciasAgentes múltiplos (analisar, planejar, executar, observar, resumir) trabalham juntos sem problemas.
• sistema de ferramentasSuporte a ferramentas de plug-in para descobrir e integrar automaticamente APIs externas.
• modo de implementação duplaModo de pensamento profundo (análise detalhada) e modo de execução rápida (conclusão eficiente).
• interface da webBaseado em Reagir e FastAPI com uma interface moderna que oferece suporte à visualização de tarefas em tempo real.
• monitoramento de tokensRastreie o uso do modelo em tempo real para otimizar o custo e o desempenho.
• Fluxos de trabalho personalizadosCrie e gerencie fluxos de trabalho complexos por meio de editores visuais.
• Tratamento de errosMecanismo de repetição integrado e recuperação de erros para garantir a estabilidade do sistema.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O Sage é fácil de instalar e é compatível com Windows, macOS e Linux. Veja a seguir as etapas para instalar o Sage com base no repositório do GitHub:

1. armazém de clones
   Abra um terminal e execute o seguinte comando para obter o código-fonte do Sage:

   git clone https://github.com/ZHangZHengEric/Sage.git
   cd Sage
   

2. Instalação das dependências do núcleo
   Instale os pacotes Python exigidos pela estrutura principal do Sage:

   pip install -r requirements.txt
   

   • Certifique-se de que a versão do Python seja 3.10 ou superior.
   • As principais dependências incluem openaiepydanticepython-dotenv etc.
3. Instalação das dependências da interface da Web (opcional)
   Instale dependências adicionais se você precisar usar o FastAPI e a interface da Web do React:

   pip install -r examples/fastapi_react_demo/requirements.txt
   

   • inclusive por meio de fastapieuvicornewebsockets Aguardando o pacote.
4. Configuração de variáveis de ambiente
   estabelecer .env adicionando chaves de API e outras configurações. Exemplo:

   echo "OPENAI_API_KEY=your_openai_key" >> .env
   echo "SAGE_DEBUG=true" >> .env
   

   • referenciável mcp_setting_example.json configurar MCP Conexão com o servidor.
5. Executar Sage
   • modo de linha de comandoExecute um script Python diretamente para invocar funções do Sage, por exemplo:

     python sagents/main.py
     

   • interface da web: Inicie o servidor FastAPI:

     cd examples/fastapi_react_demo
     uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080
     

     entrevistas http://localhost:8080 Exibir a interface da Web.

6. Verificar a instalação
   Após a execução, a interface da Web deve exibir a página interativa de gerenciamento de tarefas. O modo de linha de comando gera informações sobre a versão do Sage (atualmente 0.9.2).

Uso das funções principais

O Sage simplifica tarefas complexas por meio da colaboração de vários agentes e de uma interface moderna. Veja a seguir como usar os principais recursos:

1. Decomposição de tarefas e colaboração de agentes
   A Sage divide as tarefas em subtarefas e as atribui a diferentes agentes. Os usuários inserem tarefas, como "Analisar tendências de mercado e gerar um relatório", por meio da interface da Web ou da linha de comando. Passo a passo:
   • interface da web: em http://localhost:8080 Digite a descrição da tarefa e clique em "Submit" (Enviar). A interface exibirá o processo de decomposição da tarefa, incluindo os estágios de análise, planejamento e execução.
   • linha de comando (computação)Execute o script de amostra:

     from sagents import AgentController
     controller = AgentController()
     controller.run_task("分析市场趋势并生成报告")
     

   • Agentes incluídos:
     • Agentes analíticosCompreender o contexto da tarefa e fornecer análises contextuais.
     • decompor um agenteDivisão da tarefa em subtarefas para gerar um gráfico de dependência.
     • Agente de planejamentoSeleção de ferramentas adequadas e sequência de execução.
     • agente executorChamada a uma ferramenta ou API para executar subtarefas.
     • Agentes de observaçãoMonitorar o progresso e verificar a qualidade da conclusão.
     • Agente de resumoIntegração de resultados para gerar resultados estruturados.
2. Fluxos de trabalho personalizados
   O Sage fornece um editor de fluxo de trabalho visual que permite aos usuários projetar processos de tarefas:
   • Acesse a interface da Web e clique em Workflow Editor.
   • Use a interface de arrastar e soltar para adicionar nós (por exemplo, "Analyse Data" ou "Generate Graph").
   • Configure as dependências entre os nós e salve como um modelo.
   • Exemplo: Crie um fluxo de trabalho que contenha três etapas: "Coleta de dados → Análise → Geração de relatório", que será executado automaticamente pelo sistema.
   • Os usuários da linha de comando podem editar arquivos YAML para definir fluxos de trabalho:

     workflow:
     - step: 数据收集
     action: call_api
     params: {url: "https://api.example.com/data"}
     - step: 数据分析
     action: analyze_data
     depends_on: 数据收集
     

3. sistema de ferramentas
   O Sage oferece suporte a ferramentas de plug-in que descobrem automaticamente ferramentas locais ou remotas. Por exemplo, conectar-se a um servidor MCP:
   • configurar mcp_setting.json::

     {
     "mcp_server": "http://example.com:20040",
     "api_key": "your_api_key"
     }
     

   • Na interface da Web, a ferramenta é exibida automaticamente na tela "Tool Management" (Gerenciamento de ferramentas), clique em Enable (Ativar) ou Disable (Desativar).
   • Os usuários de linha de comando podem invocar a ferramenta por meio de um script:

     from sagents.tools import ToolManager
     manager = ToolManager()
     manager.use_tool("excel_parser", file="data.xlsx")
     

4. Modelo de Pensamento Profundo e Modelo de Implementação Rápida
   • modo de reflexãoAdequado para tarefas complexas, habilitando todos os agentes, gerando análises e resumos detalhados.
     • Interface da Web: Selecione "Thinking Mode", insira uma tarefa e visualize a execução completa.
     • Linha de comando: set mode=deep::

       controller.run_task("分析市场趋势", mode="deep")
       

   • Modo de implementação rápidaAnálise de dados: Ignora a análise e executa a tarefa diretamente, o que é adequado para necessidades simples.
     • Interface da Web: selecione "Quick Mode" (Modo rápido), insira a tarefa e obtenha o resultado imediatamente.
     • Linha de comando: set mode=rapid::

       controller.run_task("生成图表", mode="rapid")
       

5. monitoramento de tokens
   A Sage fornece estatísticas de uso de tokens em tempo real para otimizar os custos:
   • Interface da Web: você pode visualizar a entrada, a saída e o uso do token de cache na tela do Monitor.
   • Linha de comando: ative o modo de depuração para visualizar os registros:

     export SAGE_DEBUG=true
     python sagents/main.py
     

   • O sistema comprime automaticamente as mensagens para reduzir o consumo de tokens para 30%-70%.
6. interrupção em tempo real
   O usuário pode interromper a tarefa a qualquer momento:
   • Interface da Web: clique no botão "Stop" (Parar), o sistema fará uma pausa de 1 a 2 segundos e salvará os resultados intermediários.
   • Linha de comando: pressione Ctrl+CO status da tarefa é salvo no espaço de trabalho.

Operação da função em destaque

• Interação com a interface da Web::
  • entrevistas http://localhost:8080 ou demonstração on-line http://36.133.44.114:20040.
  • Use "balões de pensamento" para visualizar o processo de raciocínio do agente, com suporte para expansão e colapso.
  • Configurar preferências de regras (/rules), ajustando os comportamentos de IA, como estilos de linguagem ou especificações de código.
• Visualizador de documentos::
  • Na interface da Web, clique em um link de arquivo para visualizar o conteúdo diretamente na barra lateral sem fazer download.
  • Suporte para Markdown, código e outros formatos, otimizado para exibição de fórmulas matemáticas.
• Integração do servidor MCP::
  • configurar mcp_setting.json Conecta-se a servidores remotos e oferece suporte ao protocolo SSE e à autenticação de chave de API.
  • Exemplo: Execute o servidor MCP e descubra automaticamente a ferramenta:

    python mcp_servers/main.py --config mcp_setting.json
    

cenário do aplicativo

1. Geração automatizada de relatórios
   A Sage divide a tarefa de "gerar relatórios de análise de mercado" coletando dados, analisando tendências, gerando gráficos e produzindo relatórios estruturados para análise de dados empresariais.
2. Assistência ao desenvolvimento de códigos
   Os desenvolvedores usam o Sage para planejar a estrutura do código, gerar trechos de código, validar a lógica e oferecer suporte a estilos de código personalizados para equipes de desenvolvimento de software.
3. Suporte à pesquisa acadêmica
   Os pesquisadores usam os padrões do Deep Thought para analisar problemas complexos, chamar APIs externas para obter dados e gerar visualizações adequadas para trabalhos acadêmicos.
4. Otimização da criação de conteúdo
   Os criadores de conteúdo geram esboços de artigos, rascunhos e conteúdo final por meio de fluxos de trabalho personalizados com suporte para saída em vários idiomas para equipes de marketing.

QA

1. Quais modelos de linguagem são compatíveis com o Sage?
   O Sage é compatível com modelos como DeepSeek-V3, Qwen-3, GPT-4.1, Claude-3.5 Sonnet, etc., e é compatível com APIs da OpenAI, Anthropic, Google AI e outros provedores.
2. Como faço para acessar a interface da Web?
   Acesso após a instalação http://localhost:8080ou use a demonstração on-line http://36.133.44.114:20040.
3. Qual é a diferença entre o Sage e outras estruturas de automação?
   O Sage é especializado em colaboração multiagente e decomposição de tarefas, oferecendo suporte à edição visual do fluxo de trabalho e ao monitoramento em tempo real, adequado para automatizar tarefas complexas.
4. Como faço para contribuir com o código?
   entrevistas https://github.com/ZHangZHengEric/SagePara enviar um problema ou uma solicitação pull, consulte docs/CONTRIBUTING.md.